Navegando por Assunto "Artificial neural networks"
Agora exibindo 1 - 2 de 2
Resultados por página
Opções de Ordenação
Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Estudo empírico do aprendizado de redes neurais artificiais com base no princípio do gargalo da informação(2025-09-15) BARROSO, Thiago Vinicius de Sousa; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760Este trabalho estuda o comportamento das representações internas de Redes Neurais Artificiais utilizando técnicas baseadas em informação. Essa abordagem considera que, durante o processo de treinamento, o modelo absorve e comprime progressivamente a informação dos dados de entrada ao mesmo tempo que se torna competente em processar a saída, preservando apenas seus aspectos relevantes. Foram conduzidos experimentos com modelos do tipo Multilayer Perceptron (MLP) e Convolutional Neural Networks (CNN) utilizando dois conjuntos de dados distintos. Os resultados reforçam os comportamentos esperados. Assim, este estudo contribui para o entendimento teórico do funcionamento interno de redes neurais profundas, oferecendo subsídios para tornar seus processos mais transparentes.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Previsão de vazão afluente da UHE-Tucuruí por redes neurais recorrentes LSTM(2022-07-11) SANTOS, Ayla Lis Lopes; TEIXEIRA, Raphael Barros; http://lattes.cnpq.br/4902824086591521A previsão de vazões afluentes aos reservatórios das usinas hidrelétricas é de grande importância na otimização do planejamento de operação, e tem como objetivo apresentar um cenário futuro que poderá impactar no processo de geração de energia através do aumento ou diminuição de vazão afluente prevista. Neste processo de previsão são geralmente utilizados modelos matemáticos computacionais baseados em redes neurais. Neste trabalho apresentamos um estudo da aplicação de Redes Neurais Recorrentes Long Short-Term Memory (LSTM) no problema de previsão de vazão afluente diária da Usina Hidrelétrica (UHE) de Tucuruí localizada na Bacia Hidrográfica Tocantins Araguaia, no horizonte de 1 até 7 dias à frente, considerando as séries históricas de dados medidos pela Agência Nacional de Águas (ANA) de UHE’s localizadas à montante do seu reservatório. Os resultados obtidos através do treinamento do modelo, mostraram viabilidade de sua aplicação para previsão de vazão afluente diária por meio dos testes e análises realizadas ao longo do trabalho, onde o ajuste de cada cenário apresentado ficou em aproximadamente 91% ao ser realizada a comparação entre os valores computacionais, com a porção dos dados originais do conjunto separados para a validação.